Language
Country/Area
No result found
الرحلة الرائعة لتقدير القناة: كيفية تحسين إشارات الإرسال؟
في الاتصالات اللاسلكية، تشير معلومات حالة القناة (CSI) إلى خصائص القناة المعروفة لارتباط الاتصال. وهو يصف كيفية انتشار الإشارة من جهاز الإرسال إلى جهاز الاستقبال ويمثل التأثيرات المجمعة للتشتت والتلاشي والتوهين عبر المسافة. تقدير القناة هو هذه الطريقة. يتيح الحصول على معلومات حالة القناة إمكانية تكيف عمليات الإرسال مع ظروف القناة الحالية، وهو أمر بالغ الأهمية لتحقيق اتصالات موثوقة بمعدلات بيانات عالية في الأنظمة متعددة الهوائيات.
يلزم تقدير CSI عند جهاز الاستقبال، وعادةً ما يتم تحديد كميته وتغذيته مرة أخرى إلى جهاز الإرسال.
لذلك، قد يكون لدى جهاز الإرسال وجهاز الاستقبال معلومات مختلفة عن حالة القناة. يُطلق على CSI للمرسل وCSI للمستقبل اسم CSIT وCSIR على التوالي.
أنواع مختلفة من معلومات حالة القناة
تنقسم معلومات حالة القناة بشكل أساسي إلى مستويين: CSI اللحظي وCSI الإحصائي. تعني CSI اللحظية (أو CSI قصيرة المدى) أن ظروف القناة الحالية معروفة، والتي يمكن اعتبارها معرفة الاستجابة النبضية للمرشح الرقمي. وهذا يوفر الفرصة لتكييف الإشارة المرسلة بحيث يتم تحسين الإشارة المستقبلة لتعدد الإرسال المكاني أو معدلات الخطأ المنخفضة في البتات.
يُقصد بـ CSI الإحصائي (أو CSI طويل المدى) الخصائص الإحصائية للقناة المعروفة. وقد يتضمن هذا الوصف، على سبيل المثال، نوع توزيع الخبو ومتوسط كسب القناة ومكون الرؤية المباشرة والارتباط المكاني. مثل CSI اللحظية، يمكن أيضًا استخدام هذه المعلومات لتحسين الإرسال. في الواقع، يعتمد الحصول على CSI على السرعة التي تتغير بها ظروف القناة. في أنظمة الخبو السريع، تتغير ظروف القناة بسرعة أثناء إرسال رمز معلومات واحد، لذا فإن CSI الإحصائي فقط هو المعقول.
في المقابل، في أنظمة الخبو البطيء، يمكن تقدير CSI اللحظي بدقة معقولة واستخدامه لتكييف الإرسال لفترة من الوقت قبل أن يصبح قديمًا.
في الأنظمة الحقيقية، يقع CSI الموجود عادةً بين هذين المستويين؛ ويحتوي CSI اللحظي على بعض الأخطاء في التقدير/التكميم ويتم دمجه مع المعلومات الإحصائية.
تقدير CSI
نظرًا لظروف القناة المتغيرة باستمرار، يجب تقدير CSI اللحظي على المدى القصير. النهج الشائع هو ما يسمى بتسلسل التدريب (أو التسلسل التجريبي)، حيث يتم إرسال إشارة معروفة ويتم استخدام المعرفة المجمعة للإشارات المرسلة والمستقبلة لتقدير مصفوفة القناة.
من خلال الجمع بين إشارات التدريب المستقبلة، يمكن تقدير مصفوفة القناة.
في معالجة الإشارات، هناك استراتيجيات متعددة لتقدير CSI، وأكثرها شيوعًا هو تقدير المربعات الصغرى (تقدير LS) وتقدير الحد الأدنى لمتوسط الخطأ المربع (تقدير MMSE). بالإضافة إلى ذلك، مع تقدم تكنولوجيا التعلم العميق، بدأ تقدير معلومات حالة القناة باستخدام الشبكات العصبية في إظهار أداء جيد ويمكن أن يقلل من عدد الإشارات التجريبية المطلوبة.
المساعدة في البيانات والتقدير الأعمى
في الأساليب المدعومة بالبيانات، يعتمد تقدير القناة على بعض البيانات المعروفة، مثل تسلسلات التدريب أو البيانات التجريبية، والتي يتم مشاركتها بين المرسل والمستقبل. بينما في الطريقة العمياء، يعتمد التقدير فقط على البيانات المستلمة دون أي تسلسل إرسال معروف.
تتطلب الأساليب المدعمة بالبيانات نطاقًا تردديًا أكبر، ولكنها يمكن أن تحقق دقة تقدير أفضل للقناة مقارنة بالتقدير الأعمى.
وبالتالي، هناك دقة مقابل المفاضلة العامة بين الأساليب المدعومة بالبيانات والتقدير الأعمى.
الاستنتاج
باختصار، يعد تقدير معلومات حالة القناة أمرًا بالغ الأهمية لأداء أنظمة الاتصالات اللاسلكية، سواء من خلال الأساليب التقليدية أو تكنولوجيا التعلم العميق، فمن المرجح أن تستمر الأبحاث المستقبلية في تحسين تقنيات التقدير هذه للتعامل مع العدد المتزايد من عمليات نقل البيانات. متطلبات. في مستقبل الاتصالات اللاسلكية، كيف ستؤثر معلومات حالة القناة على جودة حياتنا؟
